単一のエントリポイント
オープンウェイト・専用・フロンティアモデルの全サービスに共通の/v1インターフェース。サービスごとのSDKやエンドポイントを繋ぎ合わせる必要はありません。
プラットフォーム
GPU・ジョブ・モデルを、ひとつのコントロールプレーンで。
全サービスを束ねるOpenAI互換のAPIゲートウェイ、ハードウェアのライブテレメトリを公開するMCPサーバー、Kubernetesベースのオーケストレーションとティア別スケジューリング、秒単位の利用メータリング。実際のワークロードを動かすエンジニアチームのために設計されています。
$ tara connect --env prod→ gateway: api.tara.example · region: jp$ curl https://api.tara.example/v1/chat/completions \-H "Authorization: Bearer sk-tara-••••••" \-d '{"model":"qwen3.8-max","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'{"id": "chatcmpl-example","model": "qwen3.8-max","usage": {"prompt_tokens": 4, "completion_tokens": 32}}
説明用の構文例です。実際のエンドポイントや認証情報ではありません。
APIゲートウェイ
全サービスで共通のOpenAI互換エンドポイント。
専用デプロイ、共有エンドポイント、再販するフロンティアモデルまで、Tara Cloudのすべてのサービスは単一のOpenAI互換APIゲートウェイを経由します。1つのキー、1つのスキーマ、1つのアクセス管理基盤です。
キー管理
チームやワークロードごとにAPIキーを発行・ローテーション・失効できます。キーはサービス・モデル・環境にスコープされ、失効後は即座に無効化されます。
レートリミット
キー単位・プロジェクト単位のレートリミットとバースト制御を、ゲートウェイ配下のすべてのサービスで一貫して適用します。
curl https://api.tara.example/v1/chat/completions \-H "Authorization: Bearer sk-tara-••••••" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "qwen3.8-max","messages": [{"role": "user", "content": "Summarize our incident"}]}'
説明用の構文例です。実際のエンドポイントや認証情報ではありません。
MCPサーバー
ハードウェアテレメトリをMCPで公開。
MCPサーバーがフリート内の全ノードのハードウェアテレメトリをリアルタイムで公開します。BMCセンサー、GPUメトリクス、ノードインベントリを、監視・アラート・自動化の各システムからプログラムで取得できます。
BMCセンサー
ベースボードマネジメントコントローラーから、温度・消費電力・ファン回転数・ノードヘルスを継続的に取得します。
GPUメトリクス
GPUごとの稼働率・メモリ負荷・サーマル状態。スケジューリングとキャパシティ計画に本当に必要なシグナルだけを提供します。
ノードインベントリ
全ノードのモデル・容量・ファームウェア・設置場所・ライフサイクル状態を、機械可読な形で常に最新に保ちます。
tara://nodes/{id}/bmc # sensors: temp, power, fan, healthtara://nodes/{id}/inventory # node model, capacity, statustara://gpus/{id}/metrics # utilization, memory, thermalsGET tara://nodes/{id}/bmc{"health": "ok","temperature_c": 32.1,"power_w": 412,"fan_rpm": 5400}
プレースホルダー構文です。実際のエンドポイントは公開していません。
オーケストレーション
Kubernetesネイティブなジョブ実行。
コンテナ化されたジョブを持ち込むだけで、プラットフォームがGPUノード群へのスケジューリングを実行します。コストと重要度を一致させるティア別スケジューリングを備えています。
コンテナ化ジョブ
トレーニング・推論・バッチ処理などの標準コンテナイメージを送信するだけで、配置・依存関係・後始末までプラットフォームが処理します。
フレキシブルティア
中断可能な容量をフレキシブルティアで大幅割引で提供。バッチ研究や割り込み可能（プリエンプティブル）なパイプラインに最適です。
プロダクションティア
中断させたくない本番ジョブ向けに、容量を確保して優先実行するプロダクションティア。契約上の高可用性SLAで支えられています。
kubectl apply -f train.yaml# train.yaml (illustrative)apiVersion: tara.sh/v1kind: GPUJobmetadata:name: finetune-llmspec:gpus: 8tier: flexible # flexible | priorityimage: registry.tara.example/finetune:latest
メータリングとガバナンス
GPU秒単位のメータリング、予算、監査。
利用量を秒単位で計上し、リアルタイムで確認できます。予算をAPIで設定・強制し、事後には何が起こったかを証明できます。
GPU秒単位のメータリング
すべてのジョブをGPU秒単位で計上。ファイナンスダッシュボードで利用状況をリアルタイムに確認し、明細付きの請求書データを書き出せます。
利用上限API
プロジェクトやチーム単位の利用上限を、単一のAPIコールで設定・強制できます。ハードストップでの強制にも対応します。
監査ログ配信
コントロールプレーンとデータプレーンのイベントをSIEMへ継続的に配信。保管・フォレンジック・コンプライアンスレビューに対応します。
# enforce a monthly limit per project (illustrative)PUT /v1/spending-limits{"scope": "project:prod","hard_stop": true}# audit events → your SIEMaudit.tara.example/stream → https://siem.example/ingest
説明用の構文例です。実際のエンドポイントや認証情報ではありません。